基于變分貝葉斯推斷的新型全局頻譜協(xié)作感知算法

吳名，宋鐵成，胡靜，沈連豐

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基于變分貝葉斯推斷的新型全局頻譜協(xié)作感知算法

吳名，宋鐵成，胡靜，沈連豐

(東南大學(xué)移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京 210096）

為了實(shí)現(xiàn)多維動(dòng)態(tài)頻譜接入，首先給出了主用戶的全局功率譜近似模型，并構(gòu)建了新型全局頻譜協(xié)作感知算法的總體流程，以獲得主用戶網(wǎng)絡(luò)中占用頻段、功率及位置等全局信息。接著利用變分貝葉斯推斷技術(shù)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的模型系數(shù)向量估計(jì)器。仿真結(jié)果表明，該方法采用的近似模型具有較好的準(zhǔn)確性，相應(yīng)的系數(shù)向量估計(jì)算法具有較高的有效性和收斂穩(wěn)定性，同時(shí)指明了信噪比和泄漏總虛假功率的關(guān)系以及兩者對(duì)均方誤差性能的影響。此外，還證明了該方法通過(guò)利用系數(shù)向量的稀疏性，而在均方誤差性能上具有較大優(yōu)勢(shì)。

認(rèn)知無(wú)線電；全局頻譜協(xié)作感知；變分貝葉斯推斷；稀疏性

1 引言

目前，無(wú)線通信領(lǐng)域中存在頻譜資源日益匱乏而現(xiàn)有頻譜利用效率低下這一困境，認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)正是為解決這一問(wèn)題而提出的。認(rèn)知無(wú)線電技術(shù)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵是頻譜感知技術(shù)，該技術(shù)主要用于判斷授權(quán)頻段是否被主用戶占用。目前，其主要采取協(xié)作的方式進(jìn)行頻譜感知，以利用不同從用戶的采樣點(diǎn)在時(shí)間、空間上的獨(dú)立性或不相關(guān)性，實(shí)現(xiàn)分集、增強(qiáng)感知性能，從而達(dá)到快速、可靠感知的目的[1~3]。

但是因?yàn)閺挠脩艟W(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍較大，主用戶通信范圍通常只占據(jù)其中一部分。而在其他地方，由于距離主用戶較遠(yuǎn)、主用戶信號(hào)功率較弱、建筑物遮蔽等原因，從用戶對(duì)授權(quán)頻段的使用往往既不會(huì)對(duì)主用戶通信產(chǎn)生有害的干擾，也不會(huì)受到主用戶的有害影響。同時(shí)由于主/從用戶一般存在移動(dòng)性，導(dǎo)致主用戶通信影響范圍和頻譜空洞所處位置也隨時(shí)間不斷變化。由此可知，為實(shí)現(xiàn)頻譜在多維度上的動(dòng)態(tài)復(fù)用，從用戶網(wǎng)絡(luò)如何感知整個(gè)覆蓋范圍中主用戶發(fā)射機(jī)所使用的頻段、功率及其所處位置等全局頻譜信息成為必須首先解決的問(wèn)題。文獻(xiàn)[4]詳細(xì)描述了這一問(wèn)題，并進(jìn)一步指出由于主/從用戶天線所處位置不同導(dǎo)致的路徑損耗差異會(huì)產(chǎn)生很大的動(dòng)態(tài)頻譜復(fù)用機(jī)會(huì)。而文獻(xiàn)[5]則介紹了如何利用現(xiàn)代空間統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)定量描述主/從用戶頻譜在大范圍內(nèi)分布的統(tǒng)計(jì)模型，并指出設(shè)計(jì)全局頻譜分布信息感知算法是實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)全局頻譜共享的首要步驟。而傳統(tǒng)的協(xié)作感知技術(shù)難以完成這種在具有移動(dòng)性的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中，有效感知其全局頻譜信息的任務(wù)。因此最近出現(xiàn)多種考慮主/從用戶移動(dòng)性的協(xié)作感知算法以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。為反映主/從用戶移動(dòng)性導(dǎo)致的頻譜接入機(jī)會(huì)，文獻(xiàn)[6]利用兩態(tài)連續(xù)時(shí)間馬爾可夫鏈構(gòu)建信道可用性模型，并根據(jù)該模型聯(lián)合優(yōu)化頻譜感知間隔等參數(shù)，以最大化時(shí)域/空域頻譜接入機(jī)會(huì)。同時(shí)設(shè)計(jì)相應(yīng)的信道接入策略，以利用主/從用戶移動(dòng)性導(dǎo)致的各種頻譜接入機(jī)會(huì)。文獻(xiàn)[7]利用主/從用戶間信道特性、感知數(shù)據(jù)間相關(guān)度和主從用戶運(yùn)動(dòng)行為構(gòu)建接近真實(shí)的移動(dòng)性模型，并基于該模型，設(shè)計(jì)出一種新型的感知節(jié)點(diǎn)選擇方法，以選擇出低相關(guān)性、高感知性能的感知節(jié)點(diǎn)子集。文獻(xiàn)[8]考慮主用戶移動(dòng)性導(dǎo)致的頻譜接入機(jī)會(huì)，由此擴(kuò)展出新的空時(shí)頻譜感知模型，并定義一種新的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)，即受感知參數(shù)和移動(dòng)性影響的從用戶可達(dá)傳輸容量。該性能評(píng)價(jià)指標(biāo)同時(shí)指明了感知機(jī)制不完美時(shí)，感知機(jī)制的精度對(duì)信道接入概率的影響，并由此得出最優(yōu)感知時(shí)長(zhǎng)，以最大化從用戶可達(dá)傳輸容量。文獻(xiàn)[9]在不考慮陰影衰落影響的情況下，利用貝葉斯分層先驗(yàn)建模技術(shù)設(shè)計(jì)了新型的協(xié)作頻譜感知方法，以得到主用戶信號(hào)的功率譜分布估計(jì)值。

本文利用新出現(xiàn)的變分貝葉斯推斷技術(shù)，設(shè)計(jì)了一種新型的全局頻譜信息協(xié)作感知算法。通過(guò)最小化全局功率譜模型系數(shù)后驗(yàn)函數(shù)的K-L（Kullback-Leibler）散度，得到該后驗(yàn)的近似值，然后根據(jù)最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則得到各主用戶發(fā)射機(jī)占用頻段、功率和所處位置3種信息的最優(yōu)值，由此得到指定區(qū)域內(nèi)全局頻譜分布，獲得頻譜在時(shí)間、空間、頻譜上的多維信息，使從用戶網(wǎng)絡(luò)可以高效復(fù)用空閑頻譜。與上述文獻(xiàn)相比，這種機(jī)制擁有不易受較小局部最優(yōu)值影響、得到的表達(dá)式易于處理等優(yōu)點(diǎn)。

2 系統(tǒng)建模

假設(shè)認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中有N個(gè)主用戶發(fā)射機(jī)正在通信，其位置坐標(biāo)集合為。在時(shí)刻，網(wǎng)絡(luò)中任意位置x處的從用戶接收到的信號(hào)y()可以表示為

其中，h(;)和u()分別表示第個(gè)傳輸路徑上的信道沖激響應(yīng)和主用戶的發(fā)射信號(hào)，n() 是方差為的加性高斯白噪聲，L是主用戶和從用戶間的傳輸路徑數(shù)。

在不考慮噪聲的情況下，假設(shè)信道h(;)和信號(hào)u()都是平穩(wěn)的，則從用戶接收到的單個(gè)主用戶信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)可以表示為。由于信道h()在相干時(shí)間內(nèi)保持不變，所以，則自相關(guān)函數(shù)可表示為，而接收功率譜可表示為。雖然上式中的信道增益能夠通過(guò)訓(xùn)練方式獲得，但這需要主用戶的配合，并擁有區(qū)分各主用戶信號(hào)的能力。因此本文采用一種替代的方法，即路徑損耗模型，其中，0、是預(yù)先選定的常數(shù)。值得強(qiáng)調(diào)的是，路徑損耗僅影響信道統(tǒng)計(jì)量，所以本文考慮的信道沖激響應(yīng)h(;)都是頻率選擇性的。

而當(dāng)存在N個(gè)主用戶和噪聲時(shí)，假設(shè)信道h(;)和信號(hào)u()都是不相關(guān)的，從用戶的接收功率譜可以表示為

由于感知機(jī)制不需要知道功率譜的準(zhǔn)確值，所以可利用基擴(kuò)展模型[10]近似主用戶信號(hào)的功率譜。如圖1所示，帶寬為的主用戶信號(hào)功率譜的基擴(kuò)展模型由N個(gè)不重疊的單位矩形函數(shù)γ()組成，其表達(dá)式可寫為

(3)

其中，θ是模型系數(shù)。將式（3）代入式（2）可得

圖1 信號(hào)功率譜的基擴(kuò)展近似模型

其中，矩陣由構(gòu)成，表示全1向量，而N表示從用戶數(shù)量。當(dāng)每個(gè)從用戶將自己感知到的功率譜信息和自身的位置發(fā)送給融合中心后，融合中心可利用其構(gòu)建從用戶系統(tǒng)接收信號(hào)的全局功率譜模型，具體表達(dá)式為

(6)

其中，向量、和矩陣是將各從用戶的、和按順序堆疊而成的NN×1維向量和NN×NN維矩陣；而式中，。假設(shè)每個(gè)從用戶可估計(jì)出本地噪聲功率σ2，由此可改為發(fā)送修正后的功率譜信息′=?σ2，所以全局功率譜模型可進(jìn)一步簡(jiǎn)化為

圖2 基于全局參考系統(tǒng)的虛擬網(wǎng)絡(luò)模型

綜上所述，全局頻譜協(xié)作感知算法的核心任務(wù)是估計(jì)出全局功率譜模型的系數(shù)，以求得主用戶發(fā)射機(jī)所使用的頻段、功率及其所處位置，其整體流程如圖3所示。需要注意的是，由于從用戶對(duì)主用戶的情況一無(wú)所知，所以每個(gè)從用戶必須同時(shí)感知所有授權(quán)頻段。而與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合方案不同的是，本文的數(shù)據(jù)融合方案中各從用戶發(fā)送到融合中心的是其感知到的修正功率譜信息，而不是其接收信號(hào)能量信息；融合中心不是對(duì)這些信息進(jìn)行簡(jiǎn)單加權(quán)求和以構(gòu)成判決統(tǒng)計(jì)量，而是直接利用這些信息，構(gòu)建主用戶信號(hào)的全局功率譜模型，然后再利用下文所提迭代算法進(jìn)行求解。而下文所提迭代算法本質(zhì)上是對(duì)各從用戶感知信息的一種聯(lián)合優(yōu)化，所以其求解出的主用戶發(fā)射機(jī)所使用的頻段、功率及其所處位置對(duì)于整個(gè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)是統(tǒng)計(jì)意義上最優(yōu)的。

3 算法描述

變分貝葉斯推斷技術(shù)是新近出現(xiàn)的一類近似方法，其主要通過(guò)觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用泛函方法近似出復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)模型中不可觀測(cè)變量的后驗(yàn)概率。因?yàn)槠洳捎玫囊彩亲畲蠛篁?yàn)估計(jì)，即用單個(gè)最有可能的參數(shù)值來(lái)代替完全貝葉斯估計(jì)，所以也可以看作是EM算法的擴(kuò)展。所以其提供的是一種次優(yōu)，但具有確定解的近似后驗(yàn)估計(jì)方法。目前該方法廣泛地應(yīng)用于信號(hào)重構(gòu)、神經(jīng)元定位等領(lǐng)域[12,13]。本文擬利用該技術(shù)設(shè)計(jì)一種基于變分貝葉斯推斷的模型系數(shù)求解算法，以給出模型系數(shù)的近似后驗(yàn)概率，并利用最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則得到模型系數(shù)的最優(yōu)值。

為了表示方便，本文將全局功率譜模型中未知的模型系數(shù)向量和模型誤差精度參數(shù)統(tǒng)一用向量來(lái)表示。然后，將全局功率譜模型的對(duì)數(shù)邊緣概率密度函數(shù)做如下分解

(8)

其中，()表示聯(lián)合后驗(yàn)概率密度函數(shù)(|′)的某種近似，()表示()下的下限，而(||)表示()下的K-L散度。

由于各未知變量和參數(shù)互相獨(dú)立，所以()可以實(shí)現(xiàn)因子化，分解為各未知變量和參數(shù)的近似后驗(yàn)概率密度函數(shù)的乘積，即

其中，Z表示模型中各未知變量和參數(shù)。將式（9）代入()，可得

(10)

由式（11）可知，求解最優(yōu)()必須知道模型的聯(lián)合概率密度函數(shù)(′,)，所以如何確定其具體形式成為本文必須首先解決的問(wèn)題。

由式（7）可知，全局功率譜模型的聯(lián)合概率密度函數(shù)(′,)的具體形式可表示為

由于模型的誤差向量是高斯型噪聲，相應(yīng)協(xié)方差矩陣為?1，所以模型的似然函數(shù)也是高斯的，具體表達(dá)式為

(13)

由此可知，模型系數(shù)的共軛先驗(yàn)()也是高斯的，而模型誤差精度參數(shù)的共軛先驗(yàn)()是伽馬分布，因此有

(15)

其中，向量是模型系數(shù)的誤差精度參數(shù)向量；0、0是2個(gè)超參數(shù)。需注意的是，因?yàn)檎J(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中存在2種稀疏性：一種是主用戶信號(hào)占用的頻段相對(duì)于可利用頻譜很窄；另一種是在網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍內(nèi)，存在的主用戶數(shù)量有限、密度很小。所以模型系數(shù)向量也是稀疏的，因此可將式（14）中的均值假設(shè)為零向量。

此外，由于也是未知的，所以將向量進(jìn)一步擴(kuò)展，加入系數(shù)誤差精度參數(shù)向量，用向量′來(lái)表示。則全局功率譜模型的聯(lián)合概率密度函數(shù)(′,)可擴(kuò)展為(′,′)，其具體形式可表示為

(17)

其中，所有的c、d也都是超參數(shù)。由于和以及都是相互獨(dú)立的，所以式（9）也具體表示為(,)=()()()。由上述可知，()、()和()分別是高斯分布、伽馬分布和伽馬分布，所以其近似值() 、()和()也應(yīng)分別是高斯分布、伽馬分布和伽馬分布，因此有，，。

根據(jù)式（11）可得到，()最優(yōu)值*()的計(jì)算式為

(19)

由于該式是高斯分布的對(duì)數(shù)形式。所以()中的，，其中，的均值，而向量的各元素均值。

由上述公式可知，求解最優(yōu)()必須依賴其他近似后驗(yàn)()和()，所以在實(shí)際使用中，()的最優(yōu)值難以直接得到，需利用迭代算法進(jìn)行求解，即每次指定一個(gè)近似后驗(yàn)q(Z)，固定其他近似后驗(yàn)為上次計(jì)算得到的最優(yōu)值，利用式（11）求得該q(Z)的本次最優(yōu)值，如此反復(fù)直到得到()的全局最優(yōu)值，其具體流程如圖4所示。

4 仿真結(jié)果及分析

本文利用Matlab軟件構(gòu)建了所提方案的仿真平臺(tái)，并根據(jù)基于估計(jì)值的真實(shí)全局功率譜模型和由式（7）所示的高斯型近似全局功率譜模型分為2種仿真環(huán)境，以驗(yàn)證近似模型的準(zhǔn)確性和所提算法的有效性。同時(shí)本文還比較了2種環(huán)境下不同信噪比（SNR, signal noise ratio）時(shí)的算法性能，分析了其收斂性，討論了不同信噪比時(shí)估計(jì)的準(zhǔn)確性和虛假功率泄漏的情況。最后，本文選擇了基于非負(fù)最小二乘（NNLS, non-negativity least square）準(zhǔn)則的全局頻譜協(xié)作感知算法與所提算法進(jìn)行了對(duì)比，驗(yàn)證了所提算法在均方誤差（MSE, mean square error）性能上的優(yōu)勢(shì)。

本文仿真條件如下：假設(shè)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中存在N=8個(gè)連續(xù)可用頻段，每個(gè)可用頻段寬度為1 MHz，每個(gè)主用戶通信占據(jù)1個(gè)頻段，發(fā)射功率為1 W。而從用戶在感知時(shí)掃描的頻點(diǎn)數(shù)為=64，即從用戶在每個(gè)可用頻段上采樣8個(gè)點(diǎn)。本仿真中認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)的參考系統(tǒng)是一個(gè)由5×5個(gè)點(diǎn)構(gòu)成的正方形，也就是說(shuō)認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中有N=25個(gè)候選位置。而其中假設(shè)存在2個(gè)主用戶，其位置坐標(biāo)分別為（2，2），（3，5），所占用頻段分別為6號(hào)頻段和7號(hào)頻段。同時(shí)假設(shè)存在N=4個(gè)從用戶，其位置坐標(biāo)分別為（1，1）、（2，5）、（4，2）、（5，4）。仿真所用的路徑損耗相關(guān)參數(shù)為0=10 m，=4，而參考系統(tǒng)單位坐標(biāo)代表的實(shí)際距離為20 m。由該仿真條件可知，模型系數(shù)向量中有N×N=200個(gè)元素，但是非零的只有2個(gè)，因此系數(shù)向量具有較強(qiáng)的稀疏性。而這2個(gè)非零元素在向量中的具體位置序號(hào)可由主用戶的位置坐標(biāo)和所占用頻段換算出來(lái)，其換算公式為元素序號(hào)=[（橫坐標(biāo)?1）×5+（縱坐標(biāo)?1）]×8+占用頻段號(hào)。也就是說(shuō)，2個(gè)非零元素分別在54號(hào)和119號(hào)位置上，大小為1，所以本文仿真通過(guò)考察系數(shù)向量的估計(jì)精確度來(lái)驗(yàn)證算法對(duì)主用戶發(fā)射機(jī)所使用頻段、功率及其位置的估計(jì)能力。

本文先仿真并對(duì)比了真實(shí)模型和高斯模型2種不同仿真環(huán)境下所提算法的性能差異，以驗(yàn)證近似模型的準(zhǔn)確性及所提算法的有效性。如圖5所示，當(dāng)系統(tǒng)信噪比=?6 dB時(shí)，真實(shí)模型下算法的迭代次數(shù)為119次，系數(shù)向量和其估計(jì)值的歐式距離為0.047 1。而在高斯模型下，算法的迭代次數(shù)為93次，系數(shù)向量和其估計(jì)值的歐式距離為0.039，兩者差異不大。由此可知，在2種模型下，算法的估計(jì)準(zhǔn)確度比較接近。這是因?yàn)殡S著增大，估計(jì)誤差越來(lái)越小，也就是誤差向量的協(xié)方差矩陣中的元素越來(lái)越小。這導(dǎo)致2種模型下誤差向量的值都主要分布在其均值附近，散布很小，所以此時(shí)的2種模型總體上比較接近，因此2種模型下所提算法的性能也比較接近。這一點(diǎn)可由圖6進(jìn)一步證明，當(dāng)從?10 dB變化到?6 dB時(shí)，隨著增大，2種模型的吻合程度越來(lái)越高，算法性能也越來(lái)越接近。尤其是當(dāng)接收=?6 dB時(shí)，兩者的均方誤差分別是?26.547 8 dB和?28.184 2 dB，僅相差1.6 dB。但是當(dāng)繼續(xù)增加時(shí)，2種模型下MSE曲線間的差異卻仍然保持在1.5 dB左右。這是因?yàn)殡m然算法泄漏出的虛假功率會(huì)隨著的下降而減少，但算法在真實(shí)環(huán)境下總會(huì)泄漏出更多的虛假功率。這點(diǎn)可以由圖7證明，即當(dāng)接收=?6 dB時(shí)，算法泄漏出的歸一化總虛假功率分別為0.028 4和0.011 9，兩者相差3.7 dB。而當(dāng)接收=0 dB時(shí)，雖然算法泄漏出的歸一化總虛假功率分別下降為0.008 8和0.004 1，但兩者仍相差3.3 dB。

本文還仿真并對(duì)比了2種仿真環(huán)境下不同信噪比時(shí)的所提算法性能，并對(duì)其收斂性進(jìn)行了相應(yīng)分析，同時(shí)討論了不同信噪比時(shí)估計(jì)的準(zhǔn)確性和虛假功率泄漏的情況。由圖8可知，當(dāng)系統(tǒng)信噪比分別等于0 dB、?6 dB和?10 dB時(shí)，真實(shí)模型下算法的迭代次數(shù)分別為91次、119次和129次，系數(shù)向量和其估計(jì)值的歐式距離分別為0.019 4、0.047 1、0.165 2。而由圖9可知，對(duì)應(yīng)的高斯近似模型下算法的迭代次數(shù)分別為89次、93次和105次，系數(shù)向量和其估計(jì)值的歐式距離分別為0.016 1、0.039 0、0.099 7。將上述兩圖中各迭代次數(shù)進(jìn)行對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)由?10 dB變化到0 dB時(shí)，2種模型下算法的迭代次數(shù)差異都不是很大，也就是說(shuō)算法的收斂性在2種模型的各種下的穩(wěn)定性都比較好。但當(dāng)小于?6 dB時(shí)，其估計(jì)準(zhǔn)確性都開(kāi)始明顯變差。這是因?yàn)楫?dāng)變小時(shí)，接收的主用戶信號(hào)功率不變，因此主要是本地噪聲功率變大，導(dǎo)致算法的估計(jì)準(zhǔn)確性明顯下降。這點(diǎn)從系數(shù)向量的119號(hào)元素估計(jì)值的準(zhǔn)確度也可以看出。例如，真實(shí)模型下119號(hào)元素估計(jì)值在=?10 dB時(shí)是0.893 6，在=0 dB時(shí)是0.994 7。而高斯近似模型下的估計(jì)值在= ?10 dB時(shí)是0.927 0，在=0 dB時(shí)是0.991 9。由此可以明顯地看出估計(jì)準(zhǔn)確性隨變小而快速下降。同時(shí)將圖8和圖9進(jìn)一步對(duì)比可知，真實(shí)模型下的算法收斂速度在不同信噪比時(shí)都要略慢于高斯近似模型下的算法收斂速度，而對(duì)應(yīng)的估計(jì)準(zhǔn)確性也是高斯近似模型下的準(zhǔn)確度都略高于真實(shí)模型下的準(zhǔn)確度。但兩者相差不大，這也再次證明了本文基于高斯近似模型推導(dǎo)出的算法總體上可以較好的適用于真實(shí)模型。此外，由圖10可知，當(dāng)系統(tǒng)信噪比分別等于0 dB、?6 dB和?10 dB時(shí)，真實(shí)模型下算法泄漏出的總虛假功率分別為0.008 8、0.028 4、0.086 7。而由圖11可知，對(duì)應(yīng)的高斯近似模型下算法泄漏出的總虛假功率分別為0.004 1、0.011 9、0.033 4。由上述兩圖可知，的減小不僅影響估計(jì)準(zhǔn)確度，還導(dǎo)致算法泄漏出的總虛假功率也隨之增加。而且由圖10可以看到，當(dāng)=?10 dB時(shí)，算法收斂時(shí)泄漏出的總虛假功率已經(jīng)不是其最小值，而是出現(xiàn)了偏離的現(xiàn)象。這是因?yàn)檩^大噪聲功率影響了估計(jì)的準(zhǔn)確性，其收斂值偏離真實(shí)值較遠(yuǎn)，導(dǎo)致泄漏出了更多的總虛假功率。同時(shí)將圖10和圖11進(jìn)一步對(duì)比可知，當(dāng)接收=?10 dB時(shí)，所提算法泄漏出的總虛假功率相差4.1 dB，這再次證明了MSE曲線間存在的差異受到在真實(shí)環(huán)境下算法泄漏出更多的虛假功率的影響，而這種影響基本不隨而變化。

最后，由于傳統(tǒng)的協(xié)作頻譜感知算法僅檢測(cè)了主用戶在授權(quán)頻段中是否存在，而沒(méi)有指明主用戶所處位置及其發(fā)射功率等全局頻譜信息，所以難以直接與本文所提算法進(jìn)行性能對(duì)比，為此本文選擇了基于NNLS準(zhǔn)則的全局頻譜協(xié)作感知算法與所提算法進(jìn)行對(duì)比。該算法采用的準(zhǔn)則為

根據(jù)利用該準(zhǔn)則，本文仿真并對(duì)比了在真實(shí)模型下NNLS算法和所提算法的MSE性能。如圖12所示，當(dāng)從?10 dB增大到0 dB時(shí)，所提算法和NNLS算法的均方誤差分別從?15.639 4 dB和9.456 6 dB逐漸減小到?34.232 8 dB和?18.401 0 dB，也就是說(shuō)兩者M(jìn)SE性能間隔從25.096 dB縮小到15.831 9 dB。由此可見(jiàn)，雖然隨著的增加，所提算法的MSE性能領(lǐng)先NNLS算法的程度有所減小，但是仍保持著較大的優(yōu)勢(shì)。這是因?yàn)樗崴惴ɡ昧讼禂?shù)向量存在稀疏性這一隱含條件，所以其估計(jì)向量中除了54號(hào)和119號(hào)元素比較接近真實(shí)值1外，其他元素估計(jì)值都非常接近真實(shí)值0。而NNLS算法沒(méi)有利用這一稀疏性條件，所以其估計(jì)向量中除54號(hào)和119號(hào)元素外，還存在數(shù)量較多、數(shù)值較大的非零元素，這嚴(yán)重影響了NNLS的估計(jì)精度。因此通過(guò)該仿真對(duì)比，本文證明了利用系數(shù)向量稀疏性的所提算法在MSE性能上具有較大的優(yōu)勢(shì)，其估計(jì)精確度較高，可以通過(guò)忽略功率譜模型系數(shù)中較小的元素，直接利用較大非零元素來(lái)得到主用戶發(fā)射機(jī)所使用的頻段、功率及其所處位置的真實(shí)值。

圖12 本文所提算法和NNLS算法性能對(duì)比

5 結(jié)束語(yǔ)

首先，本文利用接收到的主用戶信號(hào)構(gòu)建了時(shí)間域和頻率域上的全局功率譜近似模型，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種新型的全局頻譜協(xié)作感知算法的整體流程。接著，利用認(rèn)知無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中存在的稀疏性，設(shè)計(jì)了基于變分貝葉斯推斷技術(shù)的估計(jì)器，以求得該模型系數(shù)向量的近似后驗(yàn)概率密度函數(shù)，從而利用最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則得到系數(shù)向量的最優(yōu)值，由此揭示出主用戶發(fā)射機(jī)所使用的頻段、功率及其所處位置。最后，本文建立了2種分別基于真實(shí)模型和高斯近似模型的仿真環(huán)境，以驗(yàn)證近似模型的準(zhǔn)確性及所提算法的有效性。同時(shí)還比較了2種環(huán)境下不同信噪比時(shí)的算法性能，分析了其收斂性，討論了不同信噪比時(shí)估計(jì)的準(zhǔn)確性和虛假功率泄漏的情況。另外，在真實(shí)模型下，本文通過(guò)將所提算法和NNLS算法的MSE性能進(jìn)行仿真對(duì)比，證明了利用系數(shù)向量稀疏性的所提算法在MSE性能上具有較大的優(yōu)勢(shì)。

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Novel cooperative globalspectrum sensing algorithm based on variational Bayesian inference

WU Ming, SONG Tie-cheng, HU Jing, SHEN Lian-feng

(National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing 210096, China）

To realize multi-dimensional dynamic spectrum access, an approximate model was proposed for the global power spectral density (PSD) of primary users (PU). Based on the proposed model, a novel cooperative spectrum sensing algorithm was proposed, and its overall flow was also built to obtain global information in the network of PU. The global information included locations, occupied frequency bands and transmitting powers of the PU. Then, an estimator of model coefficient vector was designed by utilizing the theory of variational Bayesian inference (VBI). Simulation results show that the proposed approximate model has good accuracy, and the corresponding estimation algorithm of model coefficient vector has good convergence and stability. Meanwhile, the relationship between SNR and the leakage of aggregate spurious power (LASP) was pointed out, and the influence of SNR and LASP on MSE performance was also discussed. Furthermore, it is proved that the proposed algorithm has better MSE performance than another algorithm since the sparsity of model coefficient vector is utilized.

cognitive radio, cooperative global spectrum sensing, variational Bayesian inference, sparsity

TN914

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016037

2015-04-08；

2015-08-08

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61271207, No.61372104, No.61201248）

The National Natural Science Foundation of China (No.61271207, No.61372104, No.61201248)

吳名（1981-），男，江蘇南京人，東南大學(xué)博士生，主要研究方向?yàn)檎J(rèn)知無(wú)線電系統(tǒng)、協(xié)作通信、傳感器網(wǎng)絡(luò)等。

宋鐵成（1967-），男，江蘇張家港人，博士，東南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橐苿?dòng)通信理論與技術(shù)、認(rèn)知無(wú)線電、物聯(lián)網(wǎng)等。

胡靜（1975-），女，江蘇揚(yáng)州人，博士，東南大學(xué)副研究員，主要研究方向?yàn)槎叹嚯x無(wú)線通信、泛在網(wǎng)絡(luò)等。

沈連豐（1952-），男，江蘇邳州人，東南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閷拵б苿?dòng)通信、短距離無(wú)線通信與泛在網(wǎng)絡(luò)等。